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地图上居民地空间信息的特征度量法 总被引:1,自引:1,他引:0
地图的基本功能之一是载负和传输空间信息。地图空间信息量是衡量地图上空间要素及其关系与要素空间分布状况复杂程度的定量描述指标,可为制图综合和质量评价提供依据。本文以地图上居民地空间信息度量为研究对象,从地图空间信息的本质特征出发,结合空间信息认知的层次性特点,将居民地空间特征划分为三个层次,并相应地将其空间信息构成划分为:元素层次居民地面要素的几何形态信息、邻域层次相邻居民地的空间关系信息、整体层次居民地的聚群结构信息。进而,分别建立三个层次空间特征的定量描述指标,在此基础上建立基于空间特征的几何形态信息、分布关系信息和聚群结构信息度量方法。最后,通过试验分析验证了所提方法的合理性和优越性。 相似文献
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公共地图服务的普及是人们步入数字生活、建设智慧城市的重要一步。如何准确地探测群体用户访问行为的时空聚集访问模式,将网络虚拟空间访问行为映射为现实世界行为,是提升公共地图服务和推动智慧城市建设的关键所在。探寻了群体用户访问公共地图服务产生的热点聚集区域的时间及空间规律,基于海量用户访问日志记录,结合分组分析、时间序列统计分析和时空三维图可视化方法,挖掘得出公共地图服务热点区域具有明显的以星期为单位的周期自相似特征,多数热点区域在周期内连续出现;基于箱形图和频率密度图的统计方法,分析得到热点区域间距在空间上呈“小间距多,大间距少”的聚集分布形态,且在不同的图层中热点区域间距分布迥异。公共地图服务用户访问时空规律揭示了用户行为意图,可将人类活动数字化,促进智慧城市建设中人地关系的发展。 相似文献
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澜沧江流域(云南段)人口密度空间自相关分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了空间自相关的理论方法,利用澜沧江流域(云南段)人口分布数据计算了MoranI和Local Moran I.详细论述了自相关分析的技术路线,对人口分布的空间特征进行研究探讨,把GIS技术的空间拓扑关系及可视化制图功能等很好地融合于地理现象的空间模式中,分析了研究区域人口分布的时空特征,反映了该区域人口地理分布的... 相似文献
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基于POI数据的成都市区生活设施空间格局分析 总被引:3,自引:0,他引:3
基于成都市三环路内高德地图POI等数据,以餐饮购物、休闲娱乐、商务办公、金融服务、医疗教育等5类生活设施兴趣点为研究对象,采用核密度法、Getis-OrdGi*统计指数热点探测及改进的CRITIC权重赋值法等对POI数据进行了可视化、分布热点探测及空间分布相关性分析。研究表明,成都三环路内各类相关生活设施的空间分布、聚集热点区域、配套完善程度均以天府广场为中心呈现成片聚集、按环发散、多中心分布及多主干发展的空间格局。 相似文献
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本文阐述了空间统计分析方法的基本原理,介绍了判断空间关联显著性的相关指标及其计算方法,并将空间统计分析方法应用于环境质量评价领域,探索区域环境质量在空间上的分布特征,挖掘环境质量数据中的空间关联关系。结合惠州市2008年空气现状调查中的硫酸盐化速率数据进行分析,结果表明,该数据在整体上存在显著的空间自相关和聚集模式;在局部层面存在三个统计显著性较高的聚集区。由此可知,空间统计分析方法能有效地挖掘环境质量数据中的潜在关联关系,为环境质量评价提供十分重要的统计依据。 相似文献
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人口信息空间可视化系统设计研究 总被引:9,自引:3,他引:6
人口问题始终是我国乃至世界关注的重大社会发展问题,因此将人口信息进行空间化总结和表达,并对这些信息进行深层次开发和应用就显得尤为重要。本文探讨了人口信息空间可视化的必要性和重要性及人口信息空间可视化系统设计中的关键科学与技术问题,提出了人口信息空间可视化系统设计框架、系统功能模块和数据库结构。结合第五次人口普查信息设计和制作了《中华人民共和国人口电子地图集》,图集提供1 0个图组共计近2 0 0幅地图和近1 0 0 0个分省、分地区和分县人口指标以及强大的系统功能,形成交互的人口空间认知的可视化环境,形象地表达了人口的地区差异、分布特征;揭示了人口要素间的相互关系以及与区域各种要素制约关系,提高对我国人口问题的空间认知水平。 相似文献
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利用泰森多边形和格网平滑的人口密度空间化研究——以徐州市为例 总被引:2,自引:0,他引:2
在运用泰森多边形作边界替代得到徐州市区人口密度的分布图后,采用GCAWI法实现了徐州市区人口数据的空间化,提出了采用大小两种格网错置的平滑方法,并运用此方法得到徐州市2000年和2005年的500 m×500 m的格网人口密度分布图。结果表明:①通过对比两个年份的人口密度分布图可以发现,徐州市区人口密度在2000年~2005年期间具有南移东扩的趋势;②利用大小两种格网错置平滑的方法实现了对人口密度空间化与平滑两个功能,平滑后的结果表明,徐州市区人口密度的空间分布具有块状集聚、轴状延伸的格局,整体来看呈现出"大"字形的态势;③通过与直接运用核函数内插得到的人口密度分布图的对比可以发现,前者对反映人口密度分布的细部差异比较敏感,而后者仅能反映出人口密度空间分布的整体格局。 相似文献
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Population spatialization is the foundation for the visualization and analysis of population integrated with other information, such as environmental resources, economy, and public health. The existing population spatialization models have solved many problems for population distribution, but most of these studies have focused on a specific, single-scale approach and ignored the scale transformation for population spatialization. However, multi-scale visualization and the analysis of spatial information need multi-scale information. Meanwhile, the population distribution map as one kind of thematic map is always overlaid with the digital vector map or remote sensing map and visualized in the Web Geographic Information Systems (Web GIS), so it should adapt to the map scale showed in browser, when the user zoom in and zoom out. Hence adaptive multi-scale is necessary for population spatialization. Therefore, in this study, an adaptive multi-scale population spatialization model (APSM) is proposed with comprehensive factors constrained. These factors are residential area, land cover, public transport, hydrology, terrain, and climate. All of them are closely associated with population distribution. The overall methodology of APSM and the process for APSM are expounded in this paper. Meanwhile, with a case study of Russia, the processes of APSM for Russia are stated, and a population spatialization tool is implemented for expanding the application of APSM. The experimental analysis showed that APSM satisfied the requirement of geospatial analysis well and obtained a reliable accuracy. 相似文献
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了解区域人口的空间分布,能够为城市精细化管理和城市规划提供有力的支撑数据,对提高城市发展水平有重要的现实意义。为此,本文以“珞珈一号”(LJ-1 01)夜间灯光(NTL)影像为基础数据,以广州市为研究区,结合人口估算模型等方法,开展基于NTL数据的人口空间化研究。结果表明:LJ-1 01 NTL数据能够有效地应用于人口空间化研究。人口空间化后,广州市人口分布具有显著的“一主中心,多核心”的特征,各区域内部的人口分布差异可被清晰地展示与区分。本文结果对城市规划与城市管理具有一定价值的辅助支撑作用。 相似文献
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以第2代显式统计预警模型为基础,针对中山市地质条件及降雨情况,构建了满足该地区需求的统计预警模型。在此基础上叠加了地质灾害易发分区图,同时在模型计算过程中,对高程低于10 m的平原地区直接判定为无风险,减少了数据运算,实现了研究区更为精准、单元尺度更小的地质灾害分级预警。与中山市以往采用的单点监测预警效果相比,该模型针对不同的地形地貌进行分区,逐一构建小区域预警模型,得出了地质灾害预警分级图。实践表明,所提出的区域性预警方法较先前的单点预警方法定位更准确,预警等级表现更直观。 相似文献
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Gosper地图的非空间层次数据隐喻表达与分析 总被引:2,自引:2,他引:0
本文借助隐喻地图的思想,研究非空间层次数据的空间隐喻表达与分析,以地图视角对非空间数据进行空间化处理,将抽象数据具象化以降低认知负荷,对地图学相关方法进行综合运用以拓宽其应用外沿。结合制图学经典方法开展地图视觉设计,以自然地貌隐喻数据特征,针对层次数据结构特点,将LOD及Cartogram技术引入隐喻地图的表达分析中,对各层级数据特征进行有效凸显,达到通过地图研究其背后数据规律特征之目的。最后,将本研究提出的方法应用于真实文件层次数据,进行文件数量分布、大文件群落定位、文件纵深分析等试验。结果表明,本研究能够有效表达层次数据,并支持一定的地图分析及数据挖掘工作。 相似文献
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Carlos Antonio da Silva Junior Marcos Rafael Nanni José Francisco de Oliveira-Júnior Everson Cezar Paulo Eduardo Teodoro Rafael Coll Delgado 《International Journal of Digital Earth》2019,12(3):270-292
This research aimed to analyze the possibility to estimate and automatically map large areas of soybean cultivation through the use of MODIS (Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer) images. Two major techniques were used: GEOgraphic-Object-Based Image Analysis (GEOBIA) and Data Mining (DM). In order to obtain the images, the segmentation algorithm implemented by Definiens Developer was used. A decision tree (DT) was created from a training set previously prepared. Time-series of images from the MODIS sensor aboard the Terra satellite were acquired in order to represent the wide variation of the vegetation pattern along the soybean crop cycle. The time-series data were used only for the CEI index. Furthermore, to compare the results obtained from GEOBIA, the slicing technique was used at the CEI level. After the training, the DT was applied to the vegetation indices generating the thematic map of the spatial distribution of soybean. In accordance with the error matrix and kappa parameter analysis, tests for statistical significance were created. Results indicate that the classification achieved by Kappa coefficients is 0.76. In short, the obtained results proved that combining vegetation indices and time-series data using GEOBIA return promising results for mapping soybean plantation on a regional scale. 相似文献
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空间连续的气象要素是区域环境、生态系统模拟的重要参数,空间插值是实现气象观测站点数据空间化的主要方法。由于不同区域气候要素时空分布的复杂性,研究适用于特定区域的空间化方法具有重要意义。本文以湖南省为研究区,分析长江中游亚热带丘陵区气象要素的空间化方法。基于湖南省及其毗邻地区的46个气象站点14年(2000—2013年)的气象观测数据(月降水量、月均温)和DEM数据,对普通克里金法(OK)、反距离加权法(IDW)、样条法(SPLINE)和基于DEM的多元线性回归插值法(MLR)进行比较分析研究。研究结果表明:1)月降水量和月均温的MRE和RMISE值排序分别为:SPLINEIDWMLROK和SPLINOKIDWMLR;年平均降水量和年均温插值的MRE和RMISE值排序分别为:SPLINEIDWOKMLR和SPLINOKIDWMLR;2)MLR法不仅插值误差小,而且能从细节上反映出气象变化的空间变异性;3)对多变量进行数据探索分析表明,MLR插值法中,经度、坡度与年降水量空间分布存在空间的一致性;纬度、高程和坡度对年均温的空间分布具有很强的解释力。 相似文献
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Yaolin Liu Limin Jiao Yanfang Liu 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
The generalization index system is one of the critical issues for computer-aided land use database generalization. This paper studies the scale and land use pattern effects on land use database generalization indices and estimates the thresholds of these indices based on a typical land use database sample. The index system of land use database generalization is discussed and constructed from macro and micro perspectives. Six land use pattern metrics, namely, land use diversity index, land use dominance index, land use homogeneity index, land use fragmentation index, the index of land use type dominance, and the index of land use type fragmentation, are designed to characterize land use patterns and are introduced into the analysis of land use pattern effect on land use database indices. The analysis framework of the scale and land use pattern effects on the land use database indices are proposed by employing statistical techniques. Based on the land use database samples at multiple spatial scales collected in various land use regions across China, the study generates rules for both scale and land use pattern effects on the indices, including map area proportion of land use types, total map load, parcel map load, and minimum parcel area. The thresholds of these indices in land use database generalization are produced at the scales of 1:50,000, 1:100,000, 1:250,000, and 1:500,000. An experimental generalization at county level demonstrates how to determine the generalization index values considering scale and land use pattern, and how to evaluate the generalization results using our macro indices. 相似文献